今天的工具： ElevenLabs API. 這就是為什麼每天早上我一句話也沒說的時候，都會發出一段用我的聲音錄製的影片的原因。.
每天晚上，我的一個經紀人會寫一個簡短的腳本，發送給 ElevenLabs，然後收到一個由克隆的「喬恩瓊斯」的聲音朗讀的 MP3 檔案。接下來的流程會加入字幕、視覺效果和音樂，然後安排影片發布。我不需要錄製任何內容。以下是 ElevenLabs API 的工作原理以及實際費用。.
整個整合過程只需一個 POST 請求。
這是我的視訊串流處理流程中經過剪輯的真實呼叫：
POST https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/{voice_id} xi-api-key: $ELEVENLABS_API Accept: audio/mpegual {"text": "...腳本...", "model_id": "eleven_mul/mpegual {"text": "...腳本...", "model_id": "eleven_mul/mpegual_v2",...腳本...", "model_id": "eleven_multilingual_v2", "25:005" "similarity_boost": 0.75, "style": 0.3}}響應體是 MP3 格式，不包含作業 ID，也不進行輪詢。代理將位元組寫入檔案並繼續下一步。如果您的代理可以發出 HTTP 請求，它就可以進行通訊。.
別針 model_id 明確地說，固定模型意味著語音不會在你不知情的情況下一夜之間發生變化，而且當該模型停用時，你會確切地知道要編輯哪一行。 （我在這裡寫了一下我是如何處理模型退休的。.)
收據：30 天實際用量
我從 API 本身提取了這些資訊。 /v1/歷史 和 /v1/用戶/訂閱 今天早上的終點站：
⚡ 取得人工智慧優勢
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- 從10月5日至11月4日，我的克隆聲音出現了37代。, 在 28 個不同的日子裡，他們總共使用了 18,668 個字符，平均每個字符數為 468 個字符。.
- 賬單是實實在在的。. 所有34次文字轉語音通話的計費方式均與腳本長度完全一致，每個字元一個積分。另外3次是語音轉語音測試，按音訊計費，每次1385至1435點。這大約是同等長度文字腳本費用的2.6倍。.
- 一個帳戶即可覆蓋整個船隊。. 在同一30天內，237代用戶（涵蓋13個不同品牌的聲音）使用了一份創作者等級訂閱，每月小計$22.00美元，共使用95,789個字元。本週期迄今已使用24,482個字符，佔總字符數216,358的近三分之一。.
所以每天一次的敘述只需幾分錢，而且這個計畫還有很大的空間。字數就是計量單位，所以 發送前請修剪腳本。, 不是後面的音頻。.
陷阱：大數字會被解讀為年份
這是我的流程必須學習的唯一規則。 ElevenLabs 會將任何四位數識別為年份。 「2072 adults」會被認定為「二十七十二位成年人」。“
解決方法在腳本編寫提示中，而不是在 ElevenLabs 中。我的視訊代理的說明中現在包含了這條規則： 口語中任何四位或四位以上的數字都必須拼出來。, 所以，「1200 堂課」要變成「一千二百堂課」。實際年份保留數字形式，因為這樣讀起來才正確。還有一條規則：數字和個位數之間一定要加空格，否則「22個月」會讀錯。.
螢幕上的文字情況有所不同。標題可以保留數字，因為沒有人會大聲朗讀它們。.
如果您要將其連接到代理，以下三點建議或許對您有所幫助。
- 讀
/v1/用戶/訂閱在大批量生產之前。. 它回來了字元數,字元限制以及重置日期。與此不同的是 我使用的一些 API, 你永遠不必猜測還剩下什麼。. - 使用
/v1/歷史作為您的審計日誌。. 它將保留每一代語音的確切文本，因此您可以隨時查看您的經紀人用您的聲音實際說了什麼。. - 讓一個渲染源流向多個平台。. 我的一段旁白被製作成了TikTok影片、Instagram Reels短片和YouTube Short影片。一次構建，全球發貨。.)
要點： 語音 API 可以將「我應該製作影片」變成您的代理商每天自動執行的步驟。腳本要簡潔，重要數字要用語音拼寫出來，並在批量處理前檢查計量器。.
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人工智慧與數位行銷策略師
Jon Jones擁有超過25年的數位行銷、電子商務、銷售和國際商務經驗，是一位資深企業家，致力於透過創新的人工智慧解決方案賦能小型企業。他的職業生涯始於華爾街的投資銀行，曾指導企業完成資本募集和應對複雜的市場環境。如今，他的專業領域已拓展至網站開發、品牌設計、產品開發以及課程培訓。.
Jon精通普通話，並在金融和科技領域擁有深厚的功底。他創立了JonJones.ai，旨在為小型企業提供易於使用且具有變革意義的工具，幫助他們簡化營運、拓展客戶並實現永續成長。他對人工智慧、自動化和數位化策略的精通，已幫助許多企業彌合了傳統模式與現代技術之間的鴻溝，確保它們在當今的數位化環境中蓬勃發展。.
